\documentclass[a4paper,11pt]{article}
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\begin{document}
\input{caratula}

\newpage
\tableofcontents
\newpage

\section{Resumen}
En el siguiente trabajo decidimos encontrar una relación entre la \textit{topologia comercial de recomendaciones} de Amazon con el contenido semántico de los libros. 

\section{Intruducción}
Para  respondernos  ésto, decidimos analizar  Amazon  de modo de poder  extraer  algún  criterio  de  cercanía  entre  autores  y después  correlacionarlo  con distancias  en un espacio semántico  propuesto  por nosotros. \\ \par
Una recomendación  para  Amazon refiere al hecho de \textit{los usuarios  que compraron este libro, también  compraron  este otro}, lo que nos hizo plantearnos la pregunta:
\\ \par
¿Cuál  es la relación  entre  la topología  de recomendaciones  de libros de
Amazon con el contenido  semántico  de los libros?


\newpage
\section{Topología Amazon}

\subsection{Autores}
Contando con la restricción de no tener  todos los libros para  todo autor para analizar  decidimos fijar nuestro  scope a autores  clásicos. Para  eso consultamos  a  Amazon  que nos cite sus autores  clásicos y nos quedamos  con aquellos que tuvieran más de un número  arbitrario de publicaciones.
Luego de hacer ésto, obtenemos  174 autores  (apéndice)

\subsection{Obras por autor}
Decidimos tomar  10 obras  clásicas por autor  (las 10 primeras  sugerencias de obras  clásicas por autor  según Amazon)  y nos fijamos sus recomendaciones. Cada  obra en Amazon ofrece mucha  recomendaciones  ordenadas, nosotros decidimos quedarnos  con las 6 primeras  que son las que mayor impacto  tienen dado que son las expuestas  inicialmente,  para  revisar  las siguientes  el navegante  debe realizar  una  operación para  conseguirlos bajando el impacto  de éstas.

\subsection{Armado del digrafo}
Contando con 10 obras por cada autor armamos un digrafo pesado con la siguientes caracteristicas \par
Cada nodo representa un autor. Cada arista dirigida con peso \textit{p} representa una distancia entre autores. \\

Por ejemplo, para el par (A1,A2) con peso $p$. Por cada obra (de las 10) de A1, obtenemos cierta cantidad de recomendaciones de \textbf{algún} libro de A2, la suma de ésto es el total de recomendaciones A1 hacia A2 ($c$). Si existe alguna conexión armamos la arista con el peso \textit{p}, denifido \par
\begin{center}
	$ p = \frac{1}{c}$
\end{center}

De este modo, dos autores con bajo peso son \textit{más} cercanos.

\subsection{Características de la topología de Amazon}
Obtenemos una topología complicada dado que hay algunos autores que no llegan a completar 60 recomendaciones (no todas las 6 primeras recomendaciones por las 10 obras son a otros autores considerados clásicos).
El digrafo tiene 1192 aristas dirigidas y pesadas. Con un promedio de 13,7 aristas por nodo

\subsubsection{Autores que se recomiendan a si mismo}
Quedándonos solo con  los autores  que  se recomiendan   a  sí mismos  y con  aquellos donde  la cantidad de recomendaciones  es mayor  o igual a 40 recomendaciones (i.e  mayor a dos tercio de todas las que hacen cada autor) obtenemos la siguiente lista.
\begin{center}
\begin{tabular}{ |c | c  |}
\hline
Autor & Cantidad de recomendaciones propias\\\hline 
Agatha Christie &	60\\ \hline 
Jack Higgins &	57\\\hline 
Kurt Vonnegut &	55\\\hline 
Edmund Burke &	54\\\hline 
Margery Allingham &	53\\\hline 
Graham Greene &	51\\\hline 
Pearl S. Buck &	51\\\hline 
Anthony Trollope & 	50\\\hline 
W. Somerset Maugham & 	47\\\hline 
Jorge Luis Borges &	46\\\hline 
William Shakespeare & 	46\\\hline 
Jane Austen &	46\\\hline 
Mary Roberts Rinehart &	42\\\hline 
Jules Verne &	41\\\hline 
Saul Bellow &	40\\\hline 
\end{tabular}
\end{center}
 


Teniendo en cuenta a todos presentan el siguiente histograma.
\begin{center}
\includegraphics[scale=0.75]{graficos/recomendaciones_propias.png}
\end{center}
con una media de 14.7299 y una varianza de 224.2214. \\
\medskip
\par
Podemos desprender de ésto que mayoritariamente la gente compra más de un libro por autor en todos los casos observados. Además, para ciertos autores la gente compra mucho de ese mismo autor.

\subsubsection{Autores mas recomendados}
Quedándonos con los autores con cantidad de recomendaciones no propias mayor o igual a 30 obtenemos.
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|}
\hline
Autor & \# de recomendaciones no propias & \# recomendaciones propias\\\hline
William Shakespeare & 93 &  46\\\hline
Homer & 56 & 12	\\\hline
Jane Austen & 52 & 46 \\\hline
Sophocles & 48 & 2 \\\hline
Mark Twain & 38 & 14 \\\hline
Robert Louis Stevenson & 36 & 5 \\\hline
Nathaniel Hawthorne & 33 & 7 \\\hline
Emily Bronte & 31 & 0	\\\hline
F. Scott Fitzgerald & 31 & 33	\\\hline
Plato & 31 & 14	\\\hline
Ernest Hemingway & 30 & 39	\\\hline
Virginia Woolf & 30 & 34 \\\hline
Edith Wharton & 30 & 16\\\hline
\end{tabular}
\end{center}
Y teniendo encuenta todo el conjunto obtenemos el siguiente histograma
\begin{center}
\includegraphics[scale=0.75]{graficos/cant_recomen_no_propia.png}
\end{center}

con una media de 9.3161 y una varianza de 157.8706
\par
Podemos ver que la mayoría de los autores tienen pocas recomendaciones

\subsubsection{Autores aislados}
Dichos autores son autores que se recomiendan solo a sí mismos (pues otras recomendaciones no fueron tomadas en cuenta porque escapan al conjunto de autores considerados clásicos). La siguiente tabla expresa los nombres de los autores, la cantidad de recomendaciones propias, y la cantidad de recomendaciones hechas por otros hacia el autor

\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|}
\hline
Autor & \# propias  & \# recibidas por otros \\\hline
Alphonse Daudet  &  1  &  0\\\hline 
Margery Allingham  &  53  &  0\\\hline 
Kurt Vonnegut  &  55  &  6\\\hline 
Winston Churchill  &  4  &  0\\\hline 
Andrew Lang  &  18  &  1\\\hline 
Agatha Christie  &  60  &  2\\\hline 
Jack Higgins  &  57  &  0\\\hline 
Mary Roberts Rinehart  &  42  &  0\\\hline 
Zane Grey  &  35  &  0\\\hline 
Edmund Burke  &  54  &  2\\\hline 
Richard Francis Burton  &  12  &  0\\\hline 
Laura Lee Hope  &  6  &  0\\\hline 
Arnold Bennett  &  6  &  0\\\hline 
Edgar Wallace  &  34  &  0\\\hline 
Anna Katharine Green  &  7  &  2\\\hline 
Rabindranath Tagore  &  35  &  0\\\hline 
H. Beam Piper  &  8  &  0\\\hline 
Graham Greene  &  51  &  8\\\hline 
John Ruskin  &  1  &  1\\\hline 
Italo Calvino  &  13  &  3\\\hline 
Jacob Abbott  &  4  &  0\\\hline 
Pearl S. Buck  &  51  &  2\\\hline 
\end{tabular}
\end{center}
Podemos notar que hay algunos autores que se recomiendan a si solos y nadie los recomienda, dichos autores son nodos aislados en el grafo.

\subsubsection{Cliques maximales dirigidas}
La máxima  clique maximal  dirigida  (p.ej. existe un doble enlace en todo par  de nodos de la clique) que encontramos esta  compuesta  por 4 autores.  Podrían  exisitir más,  dado  que el problema  pertenece  a NP-Hard  usamos una  heurística  para  encontrarla.  De menos nodos encontramos muchas. La clique está conformada  por Charles  King, , Samuel Pepys,  ,George Sand y Robert  Browning.  Una  clique maximal  en nuestro  grafo  podría  indicar cierto grupo de autores  que son leídos en conjunto.




\subsubsection{Conclusión del digrafo}
A partir del diagrafo se pueden sacar muchas observaciones de como Amazon arma  su topología. Dado  que la motivación del trabajo  fue compararla con un espacio semántico  preferimos no expandirnos  más en este tema  pero consideramos que puede ser muy interesante hacerlo en un trabajo  futuro.

Intentamos dibujar  el digrafo con el fin de sacar  alguna  intuición de la topología pero se nos hizo casi imposible entenderlo. El digrafo tiene muchos nodos y muchas aristas  que hacen que cualquier  algorítmo de posición no ande  muy  bien.  Corrimos  el mejor  algorítmo  conocido en  bibliografía para posicionamiento  de nodos por 12 hs y llegamos a un máximo local (en cuanto  al  grado  de planaridad) del cual no pudimos  salir y obtuvimos  un grafo que no decia nada. Sin embargo, encontramos una herramienta que nos permitió  estirar  y mover un poco los nodos y después de un tiempo encontramos  algunas partes  del grafo que sugerían  cosas interesantes.
\\
En la siguiente imagen podriamos estar viendo un vecindario \\
\begin{center}
\includegraphics[scale=0.25]{graficos/grafo_vecindario.png} 
\end{center}
Ampliandola un poco, intentanto explorar los vertices entre si. En la siguiente imagen podriamos estar viendo un vecindario \\
\begin{center}
\includegraphics[scale=0.35]{graficos/vecindario.png} 
\end{center}

notamos que solo algunas aristas exisiten entre los nodos y la posición de ellos cercanos fue producto del algorítmo y no de los valores reales.









\subsubsection{Distancia entre autores}
Dado que el digrafo no representa una relación simétrica y una norma sí, decidimos abstraer dos topologías Amazon para obtener un grafo no dirigido pesado. Con respecto a la parte de la relación reflexiva decidimos no modelarla dado que no aporta a la comparación y ubicación en el espacio semántico.
\begin{itemize}
\item Simétrica fuerte: En esta versión dejamos una arista pesada entre dos autores si existe la relación hacia ambos lados, y tomamos el peso como el promedio de los pesos. En caso de no existir o existir para un solo lado, decidimos fijar una no conexión entre autores
\item Simétrica débil: Esta versión es igual a la anterior salvo que si existe una conexión entre autores hacia un solo lado la conservamos pero con la mitad de su peso
\end{itemize}

En ambas topologías, usamos el algorítmo de Floyd para calcular el camino mínimo entre todos

\newpage
\section{Topoligía Semántica}
Para crear un espacio semántico propusimos una base arbitraria de 12 dimensiones. Para cada dimensión sugerimos palabras que nos parecieron que la definían.
Una vez hecho ésto, controlamos dichas palabras con textos representates de la categoría para medir cuan bien definida estaba ésta para luego modificar las palabras para que ajusten mejor lo que queriamos expresar. Dicha tarea no nos terminó de cerrar por lo cual optamos por analizar las palabras con LSA sobre TASA-Lematizado. Tampoco con esta herramienta pudimos obtener conclusiones sobre la calidad de las palabras dado que palabras que para nosotros debían pertenecer a una categoría y la definían con LSA nos daban algunas bien y otras mal. Por lo cual terminamos definiendo las palabras arbitariamente y usando como control algunos textos que nos parecieron representantes del género.

\subsubsection{Categorias y palabras}
Las categorias y sus palabras fueron
\begin{itemize}
\item accion: gun ,  war ,  sword ,  shoot ,  fight ,  attack ,  battle  ,  weapon ,  explosion ,  death ,  die ,  military ,  training ,  blood ,  word 
\item aventura: adventure ,  landscape ,  island ,  treasure ,  risk ,  find ,  incident ,  trip ,  ship ,  sea ,  hidden , map , brave , travel ,'knife'
\item ciencia ficcion: future ,  space ,  spacecraft ,  robot ,  planet ,  technology ,  earth ,  civilization ,  industry ,  battle , laser , light , rocket , alien 
\item comedia: laugh ,  play ,  actor ,  chorus ,  stage ,  clothes ,  wardrobe ,  curtain ,  music ,  dance ,  chat ,  dialogue , actor , stage 
\item drama: curtain ,  stage ,  enter ,  shout ,  distress ,  worry ,  sad ,  tear ,  pain ,  weep ,  betray ,  death ,  kill ,  sick ,  crisis ,  family ,  parent ,  scream ,  money ,  fortune 
\item historica: horse ,  date ,  battle ,  president ,  hero ,  patriot ,  freedom ,  fight ,  wagon ,  galley ,  discover ,  politic ,  revolution ,  assembly ,  create 
\item fantasía: unicorn ,  beast ,  monster ,  dragon ,  sword ,  wizard ,  trip ,  goblin ,  fairy ,  princes, prince ,  dwarf ,  horse ,  king ,  fight ,  fiance ,  crown ,  warrior ,  skull ,  ship 
\item horror: fear ,  scare ,  nightmare ,  blood ,  knife ,  kill ,  chase ,  shoot ,  hide ,  monster ,  death ,  die ,  escape ,  threat ,  scream ,  silence ,  yell ,  phantom ,  mask ,  dark 
\item ciencia: science ,  study ,  discover ,  develop ,  cell ,  laboratory ,  result ,  analysis ,  conclusion ,  method ,  find ,  effect 
\item ensayo-filosofía: logic ,  main ,  induce ,  deduce ,  cause ,  effect ,  mind ,  reason ,  spirit ,  word ,  law ,  think ,  say ,  method ,  science ,  think ,  analysis 
\item misterio: scream ,  silence ,  death ,  trace ,  island ,  dark ,  map ,  clue ,  detective ,  search ,  chase ,  hide ,  lost ,  inhabited ,  thrill ,  know ,  find ,  travel ,  discover ,  clue 
\item romance: love ,  touch ,  pain ,  separate ,  beautiful ,  anger ,  betray ,  sex ,  smile ,  feel ,  balcony ,  night ,  music ,  moon ,  heart 
\end{itemize}


\subsubsection{Medición en textos}
Dado un texto y una categoría, calculamos la entropía de cada palabra (Montemurro, Zanette 2001) de esta última y luego hicimos el promedio. Ese valor es el que adjudicamos para esa categoría. Lo hacemos para cada una y obtenemos un vector para cada texto. \\ \par
Luego de haber hecho lo mismo para cada texto promediamos los vectores por categorias y de esa manera obtenemos la posición de un autor en nuestro espacio.

\subsubsection{Restricciones}
Algunos autores clásicos (24) carecen de literatura abierta, por lo cual los omitimos del análisis. El grupo a analizar cuenta, ahora, con 150 autores.



\newpage
\section{Sistema de ecuaciones}
Una vez que obtenemos la posición en el espacio semantico para cada autor a traves del análisis de la sección \textit{Topología semántica} (en sus dos versiones) y también la distancia en el grafo explicada en la sección \textit{Topología Amazon} armamos un sistema de ecuaciones comparando todos los autores posibles entre sí.
Decidimos hacerlo sobre 130 autores, intentar obtener una solución y testear sobre los 20 autores restantes. Dichos autores fueron tomados al azar. 
%($autores_reservados = range(0,18)+[19,20]$) \par
El sistema de ecuaciones obtenido tiene la siguiente forma,  $  \forall \ a1, \ a2  \in autores  $ tenemos la siguiente ecuación

\begin{center}
$\ \| a1-a2\|_2 =distanciasAmazon(a1,a2)$
\end{center}

donde a1 y a2 son vectores en el espacio semántico ($R^{12}$) \par

Como nuestra pregunta era intentar encontrar una base semántica y cuanto peso darle a cada dimensión nuestro problema se convirtió en cuadrados mínimos. Queríamos hallar 
\begin{center}
$Min_{x} \| Ax-b\|_{2} \ ,\ x>0$
\end{center}
\par 
Donde $A$ representa el sistema de ecuación obtenido de la topología Semántica, $b$ representa el vector de distancias entre autores segun la ecuación que está igualando, obtenido de la topología Amazon y $x$ representa cuan importante es cada dimensión semántica para representar de la mejor manera la topología Amazon.




\subsection{Restricciones}
En la matriz de distancias, en ambos modelos (i.e debil y fuerte) hay pares de autores que tienen distancia infinita, decidimos no armar ecuaciones para éstos en vez de ponerles un valor arbitrariamente alto. De modo de que para los pares de nodos en distintas partes conexas no habrá ecuaciones que los comparen


\subsection{Sistema Débil}
Este sistema es el que se desprende de tomar la matriz de distancias débil. Y los 130 autores. Para este sistema obtenemos 3917 ecuaciones.
Una vez que hacemos cuadrados mínimos sobre el sistema con la restricción de solución positiva obtenemos el siguiente resultado.
\begin{center}
$ x=<0;\  0;\  15.3777;\  0;\  0;\  0;\  0;\  0.4459;\  2.7664;\  0;\  0;\  0>$
\end{center}

Con $ \| Ax-b\|_{2} \ =6.6866$
\\ \par
A continuación tomamos los 20 autores apartados inicialmente para testear, armamos las ecuaciones omitidas inicialmente (ellos contra todos los demas) obteniendo un $A_{test}$ y un $b_{test}$.

Al testear esto con la deformación del espacio obtenido originalmente ($x$), obtenemos 

\begin{center}
$ \| A_{test} x - b_{test} \|_{2} \ = 4.7983  $
\end{center}
\par
Si realizamos cuadrados mínimos para el sistema de test

\begin{center}
$Min_{x_{test}} \| A_{test} x_{test} - b_{test} \| $
\end{center}
\par
Obtenemos 

\begin{center}
$x_{test} = <0;\ 0;\ 7.4402;\ 0;\ 0;\ 0;\ 0.1695;\ 2.0880;\ 4.4867;\ 0;\ 1.8775;\ 0>$
\end{center}

Al evaluarlo 

\begin{center}
$ \| A_{test} x_{test} - b_{test} \|_{2} \ = 4.7071  $
\end{center}

Podemos notar entonces que $x$ si bien es distinto que $x_{test}$ deforma el espacio de una forma tambien conveniete para los autores apartados, dado que el error relativo en dicha deformación es muy bajo consideramos la base propuesta y su deformación ($x$) podría caracterizar bien al espacio topológico de Amazon. \par
Sin embargo analizando el coeficiente de correlación ( 0.0731 ) observamos un valor muy bajo que nos indicaria que la solucíon de cuadrados mínimos inicialmente no era muy buena, por eso las normas dan parecidos, dado que podrian no estar indicando una buena expresión de los puntos del espacio.






\subsection{Sistema Fuerte}
Este sistema es el que se desprende de tomar la matriz de distancias fuerte. Y los 130 autores. Para éste obtenemos 1714 ecuaciones.\par
Haciendo el mismo análisis para el sistema obtenemos
\begin{center}
$x=<0;\ 0;\ 0   15.5773;\ 0;\ 0   35.5686    9.7503   15.5983;\ 0;\ 0;\ 0>$
\end{center}

\begin{center}
$ \| Ax-b\|_{2} \ =9.4690$
\end{center}

\begin{center}
$ \| A_{test} x - b_{test} \|_{2} \ = 7.6055  $
\end{center}

\begin{center}
$x_{test}=<0;\ 0;\ 0;\   12.6737;\ 0;\ 0;\   23.4049;\   12.9176;\   11.1800;\ 0;\ 0;\ 0>$
\end{center}

\begin{center}
$ \| A_{test} x_{7.4265} - b_{test} \|_{2} \ = 7.4265  $
\end{center}

Análogamente llegamos a la misma conclusión para el caso del sistema débil.

\subsection{Sobre los factores de importancua}
Al resolver cuadrados mínimos y darle caracter de \textit{factor de importancia} a su resultado nos sorprendimos al ver como todo el sistema termibaba por ser resuelto usando solo 3 dimensiones. Creemos que si bien explica la base de autores/obras que tomamaos y extiende a los que dejamos para testear este resultado es raro y distinto al que esperábamos. Tal vez hubo alguna falta de normalización en los datos o en la composición de las categorias que hizo que una sobresalga sobre la otra . Creemos que seria interesante probar dicha \textit{métrica} sobre más autores, probando distintas bases para mejorar el coeficiente de correlación de los resultados.



 
\section{Conclusión}
A través de este trabajo práctico hemos transcurrido por las distintas instancias del análisis semántico de grandes bases de datos de texto. Entre ellas, la de obtener las recomendaciones de Amazon, descargar los textos originales de los autores, aplicar herramientas de análisis automatizado de texto como la librería nltk y bases de datos anteriormente reportadas (TASA), aplicar medidas semánticas derivadas de la teoría de la información (Montemurro \& Zanette, 2002) y LSA, conceptos básicos de la teoría de grafos. Con todo ésto, los resultados  que obtuvimos podrían evidenciar que un modelo preeliminar puede ser construído y que explique los criterios que utiliza el sitio web Amazon para generar sus recomendaciones basado en el análisis semántico del contenido de los libros.  \par
Finalmente, a pesar de los resultados no ser exactamente los esperados y ciertas limitaciones metodológicas, creemos que el haber utilizado estas herramientas nos permite tener una visión mucho más cercana del tópico, y particularmente nos resulta interesante la perspectiva de análisis de la conducta humana desde la semántica expresada en texto masivos.




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\section{Bibliografía}
\begin{itemize}
\item http://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo\_de\_Floyd\-Warshall
\item NetworkX: http://networkx.lanl.gov
\item Clique algorithm: Bron \& Kerbosch (1973) as adapated by Tomita, Tanaka and Takahashi (2006)
\item Montemurro, M.A., Zanette, D.H. (2002), Advances in Complex Systems 5, pp. 7-17.
\end{itemize}




\section{Apendices}
\subsection{A}
Lista de autores iniciales Aeschylus,  Aesop,  Agatha Christie,  Albert Camus,  Aldous Huxley,  Alexandre Dumas,  Algernon Blackwood,  Algernon Charles Swinburne,  Alphonse Daudet,  Ambrose Bierce,  Anatole France,  Andre Gide,  Andrew Lang,  Ann Ward Radcliffe,  Anna Katharine Green,  Anna Sewell,  Anne Bronte,  Anthony Hope,  Anthony Trollope,  Anton Pavlovich Chekhov,  Aristophanes,  Aristotle,  Arnold Bennett,  Ayn Rand,  Booth Tarkington,  Bram Stoker,  Charles Darwin,  Charles King,  Charles Kingsley,  Charles Lamb,  Charles Robert Darwin,  Charlotte Bronte,  Charlotte Mary Yonge,  Christopher Marlowe,  Colette,  D. K. Swan,  Daniel Defoe,  Dante Alighieri,  David Coward,  David Graham Phillips,  E. Nesbit,  E. Phillips Oppenheim,  Edgar Allan Poe,  Edgar R. Burroughs,  Edgar Wallace,  Edith Wharton,  Edmond Rostand,  Edmund Burke,  Edward Sylvester Ellis,  Elizabeth Gaskell,  Emile Zola,  Emily Bronte,  Ernest Hemingway,  Euripides,  Evelyn Waugh,  F. Scott Fitzgerald,  Fanny Burney,  Ford Madox Ford,  Frances Hodgson Burnett,  Franz Kafka,  Friedrich Nietzsche,  Fyodor Dostoyevsky,  Gaston Leroux,  Gene Stratton-Porter,  Geoffrey Chaucer,  George Bernard Shaw,  George Eliot,  George Gissing,  George Henry Borrow,  George MacDonald,  George Meredith,  George Orwell,  George Sand,  Giovanni Boccaccio,  Graham Greene,  Gustave Flaubert,  Guy de Maupassant,  H. Beam Piper,  H. Rider Haggard,  Hamilton Wright Mabie,  Hamlin Garland,  Hans Christian Andersen,  Harriet Beecher Stowe,  Heinrich Boll,  Henrik Ibsen,  Henry David Thoreau,  Henry Fielding,  Henry James,  Henry Rider Haggard,  Henry Wadsworth Longfellow,  Henryk Sienkiewicz,  Herman Melville,  Hermann Hesse,  Hilaire Belloc,  Homer,  Horace Walpole,  Horatio Alger,  Howard Pyle,  Italo Calvino,  Ivan Sergeevich Turgenev,  Jack Higgins,  Jack London,  Jacob Abbott,  Jacob Grimm,  James Baldwin,  James Fenimore Cooper,  James Hogg,  James Joyce,  Jane Austen,  Jean-Jacques Rousseau,  Johann Wolfgang von Goethe,  John Buchan,  John Bunyan,  John Cleland,  John Dryden,  John Galsworthy,  John Galt,  John Milton,  John Ruskin,  John Steinbeck,  Jonathan Swift,  Jorge Luis Borges,  Joseph Conrad,  Joseph Sheridan Le Fanu,  Jules Verne,  Julian Hawthorne,  Kate Chopin,  Kate Douglas Smith Wiggin,  Kenneth Grahame,  Knut Hamsun,  Kurt Vonnegut,  L. Frank Baum,  L. M. Montgomery,  Lafcadio Hearn,  Laura Lee Hope,  Laurence Sterne,  Leo Tolstoy,  Lew Wallace,  Lewis Carroll,  Lord Dunsany,  Louisa May Alcott,  Marcel Proust,  Margery Allingham,  Mark Twain,  Mary Elizabeth Braddon,  Mary Roberts Rinehart,  Mary Shelley,  Mikhail Afanasievich Bulgakov,  Nathaniel Hawthorne,  Nikolai Vasilevich Gogol,  O. Henry,  Oscar Wilde,  Ovid,  Pearl S. Buck,  Plato,  R. D. Blackmore,  Rabindranath Tagore,  Ralph Waldo Emerson,  Randall Parrish,  Ray Bradbury,  Richard Francis Burton,  Robert Browning,  Robert Hugh Benson,  Robert Louis Stevenson,  Robert Smythe Hichens,  Rudyard Kipling,  Samuel Beckett,  Samuel Butler,  Samuel Johnson,  Samuel Pepys,  Saul Bellow,  Sax Rohmer,  Sherwood Anderson,  Sinclair Lewis,  Sir Arthur Conan Doyle,  Sir Thomas Malory,  Sir Walter Scott,  Sophocles,  Stephen Crane,  Sylvan Barnet,  Theodore Dreiser,  Thomas Carlyle,  Thomas de Quincey,  Thomas Hardy,  Thomas Mann,  Thomas More,  Tobias George Smollett,  Truman Capote,  Upton Beall Sinclair,  Victor Hugo,  Virgil,  Virginia Woolf,  Vladimir Nabokov,  Voltaire,  W. Somerset Maugham,  Walter W. Skeat,  Washington Irving,  Wilkie Collins,  Willa Cather,  William Dean Howells,  William Faulkner,  William Godwin,  William Harrison Ainsworth,  William Hope Hodgson,  William Makepeace Thackeray,  William Shakespeare,  William Wells Brown,  Winston Churchill,  Zane Grey



\end{document}

